JP2019192608A - 狭帯熱放射スペクトルを有する構造体 - Google Patents
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Abstract
Description
ここで、μ(x*,D1:n,θ)及びσ2(x*,D1:n,θ)は、仮の記述子x*に対する仮の計測値y*のそれぞれ平均及び分散であって、次のように表される。
ここで、Iは、n次元の単位行列であって、y1:nは、以下のようにn次元のベクトルとして表される。
また、Kθ(x1:n)は、共分散関数kθ(xi,xj)によって表されるn次元の共分散行列であって、
kθ(x*)は、以下のようにn次元のベクトルとして表される。
このようにして、ガウス過程モデルより、第1の記述子x1、x2、・・・、xnに相違する仮の記述子x*に対して予測される仮の計測値y*としての熱放射スペクトルの平均μ(x*,D1:n,θ)及び分散σ2(x*,D1:n,θ)を計算する。
また、共分散関数kθ(xi,xj)として、例えば、以下のような関連度自由決定二乗指数カーネル(Automatic Relevance Determination (ARD) Squared Exponential Kernel)等、その他のカーネルを使用してもよい。
102a、102b、102c 誘電体層
103a、103b、103c 半導体層
104 導体層
105 熱伝導
106 電磁波
Claims (20)
- 少なくとも1つの誘電体層と、少なくとも1つの半導体層とを備える構造体であって、
2〜10μmの波長帯において、放射率が最大値0.8以上及び半値全幅20nm以下であるスペクトルを有する電磁波を放射する構造体。 - 前記構造体が、少なくとも2つの誘電体層と、少なくとも2つの半導体層とを備え、各誘電体層と各半導体層とが、隣接して交互に重ね合わされて配置されている、請求項1に記載の構造体。
- 前記少なくとも2つの誘電体層及び前記少なくとも2つの半導体層は、それぞれの厚さが非周期的になるように交互に重ね合わされて配置されている、請求項2に記載の構造体。
- 前記構造体は、導体層上に配置され、前記導体層からエネルギーが伝達される、請求項1〜3の何れか一項に記載の構造体。
- 前記導体層上に隣接して前記少なくとも1つの誘電体層のうちの1つが配置されている、請求項4に記載の構造体。
- 4〜8μmの波長帯において、放射率が最大値0.8以上及び半値全幅20nm以下であるスペクトルを有する電磁波を放射する、請求項1〜5の何れか一項に記載の構造体。
- 各誘電体層の厚さは100nm以上である、請求項1〜6の何れか一項に記載の構造体。
- 各半導体層の厚さは100nm以上である、請求項1〜7の何れか一項に記載の構造体。
- 各誘電体層は、酸化シリコン又は酸化アルミニウムによって構成されている、請求項1〜8の何れか一項に記載の構造体。
- 各半導体層は、シリコン又はゲルマニウムによって構成されている、請求項1〜9の何れか一項に記載の構造体。
- 2〜10μmの波長帯において、放射率が最大値0.8以上及び半値全幅20nm以下であるスペクトルを有する電磁波を選択的に放射する構造体を製造する方法であって、
(a)少なくとも1つの誘電体層と少なくとも1つの半導体層とを備える前記第1の構造体の、誘電体層の膜数、半導体層の膜数、各誘電体層の材料・厚さ、各半導体層の材料・厚さを第1の記述子として選定するステップと、
(b)前記第1の記述子に基づく前記第1の構造体が放射する熱放射スペクトルを第1の計測値として計測して、前記第1の記述子及び前記第1の計測値を訓練データとして選定するステップと、
(c)前記訓練データを使用して、少なくとも1つの誘電体層と少なくとも1つの半導体層とを備える仮の構造体の、誘電体層の膜数、半導体層の膜数、各誘電体層の材料・厚さ、各半導体層の材料・厚さを仮の記述子とした場合に、前記仮の構造体が放射する仮の計測値としての熱放射スペクトルを予測するためのガウス過程モデルを学習するステップと、
(d)前記ガウス過程モデルより、前記第1の記述子に相違する仮の記述子に対して予測される熱放射スペクトルの平均及び分散を計算するステップと、
(e)前記平均及び前記分散を使用してスコアリングを行い、前記相違する仮の記述子のうちのスコアが所定値である少なくとも1つを、次に計測すべき第2の記述子として選定するステップと、
(f)前記第2の記述子に基づく第2の構造体が放射する熱放射スペクトルを第2の計測値として計測するステップと、
(h)前記第2の計測値としての熱放射スペクトルが最適値に達した場合に、前記第2の記述子の、誘電体層の膜数、半導体層の膜数、各誘電体層の材料・厚さ、各半導体層の材料・厚さに基づいて、前記構造体を形成するステップと
を含む方法。 - (g)前記ステップ(f)の後、前記第2の計測値としての熱放射スペクトルが最適値に達していない場合に、前記第2の記述子及び前記第2の計測値を前記訓練データに追加するステップ
を更に含む、請求項11に記載の方法。 - 前記ステップ(f)の後、前記第2の計測値としての熱放射スペクトルが最適値に達するまで、前記ステップ(c)〜(g)を反復する、請求項12に記載の方法。
- 前記第1の計測値及び前記第2の計測値としての熱放射スペクトルを、電磁場解析に基づいて計算することによって計測する、請求項11〜13の何れか一項に記載の方法。
- 前記ステップ(h)は、電子ビーム蒸着法、MBE法、CVD法、HVPE法、ALD法、スパッタリング法のうちの少なくとも1つによって、前記構造体の各誘電体層及び各半導体層を積層するステップである、請求項11〜14の何れか一項に記載の方法。
- 2〜10μmの波長帯において、放射率が最大値0.8以上及び半値全幅20nm以下であるスペクトルを有する電磁波を選択的に放射する構造体を製造するためのプログラムであって、
(a)少なくとも1つの誘電体層と少なくとも1つの半導体層とを備える第1の構造体の、誘電体層の膜数、半導体層の膜数、各誘電体層の材料・厚さ、各半導体層の材料・厚さを第1の記述子として選定するステップと、
(b)前記第1の記述子に基づく前記第1の構造体が放射する熱放射スペクトルを第1の計算値として電磁場解析に基づいて計算して、前記第1の記述子及び前記第1の計算値を訓練データとして選定するステップと、
(c)前記訓練データを使用して、少なくとも1つの誘電体層と少なくとも1つの半導体層とを備える仮の構造体の、誘電体層の膜数、半導体層の膜数、各誘電体層の材料・厚さ、各半導体層の材料・厚さを仮の記述子とした場合に、前記仮の構造体が放射する仮の計算値としての熱放射スペクトルを予測するためのガウス過程モデルを学習するステップと、
(d)前記ガウス過程モデルより、前記第1の記述子に相違する仮の記述子に対して予測される熱放射スペクトルの平均及び分散を計算するステップと、
(e)前記平均及び前記分散を使用してスコアリングを行い、前記相違する仮の記述子のうちのスコアが所定値である少なくとも1つを、次に計算すべき第2の記述子として選定するステップと、
(f)前記第2の記述子に基づく第2の構造体が放射する熱放射スペクトルを第2の計算値として電磁場解析に基づいて計算するステップと、
(h)前記第2の計算値としての熱放射スペクトルが最適値に達した場合に、前記第2の記述子を、前記構造体の、誘電体層の膜数、半導体層の膜数、各誘電体層の材料・厚さ、各半導体層の材料・厚さとして選定するステップと
を実行するプログラム。 - (g)前記ステップ(f)の後、前記第2の計算値としての熱放射スペクトルが最適値に達していない場合に、前記第2の記述子及び前記第2の計算値を前記訓練データに追加するステップ
を更に実行する、請求項16に記載のプログラム。 - 前記ステップ(f)の後、前記第2の計算値としての熱放射スペクトルが最適値に達するまで、前記ステップ(c)〜(g)を反復する、請求項17に記載のプログラム。
- 前記平均及び前記分散は、ガウシアンカーネルを使用して計算される、請求項16〜18の何れか一項に記載のプログラム。
- 前記スコアリングを、PIアルゴリズム、EIアルゴリズム、MIアルゴリズム、UCBアルゴリズムのうちの少なくとも1つを含む獲得関数によって行う、請求項16〜19の何れか一項に記載のプログラム。
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